有沒有快速計算方差的方法

Ⅰ 有沒有可以自動計算標准差的軟體

真懶...自動自動,就是自己動手啊

Ⅱ 方差有什麼簡便演算法嗎

1.將一組數據減去同一個數,得到一組新數據（比較小,且平方很好算）；
2.計算這組新數據的平方和,以及平均數；
3.用公式計算方差：s²=1/n*(x1²+x2²+x3²+……+xn²)-(x拔)²

Ⅲ 怎麼迅速算方差

在EXCEL里，單擊fx選擇VARP函數，選擇數據就可以了。

Ⅳ 求方差的簡便演算法有嗎

方差的概念與計算公式，例1 兩人的5次測驗成績如下：X： 50，100，100，60，50 E(X)=72；Y： 73， 70， 75，72，70 E(Y)=72。平均成績相同，但X 不穩定，對平均值的偏離大。方差描述隨機變數對於數學期望的偏離程度。單個偏離是消除符號影響方差即偏離平方的均值，記為D(X)：直接計算公式分離散型和連續型，具體為：這里 是一個數。推導另一種計算公式得到：「方差等於平方的均值減去均值的平方」。其中，分別為離散型和連續型計算公式。 稱為標准差或均方差，方差描述波動程度。

Ⅳ 快速求方差的方法

只能根據公式慢慢算了
以前我也是算到半死
也沒辦法 抑或是提取因式

Ⅵ 方差簡化計算公式的具體步驟

一般資料書均有解釋，我買的教材完全學案解釋的很工整，但是比較繁瑣，建議你記住公式，因為高中不予掌握其推導過程
我若要打，術語真多，你會看不懂，最好去網站找找

證明
E(ξ)=p
E(ξ^2)=0^2*q+1^2*p=p
Dξ=(Eξ^2)-[E(ξ)]^2=p-p^2=p(1-p)

第二題
E(ξ)=∑ k*P(ξ=k)=∑ k*q^(k-1)p=p*(1+2q+3q^2+...)
=p*(q+q^2+q^3...)'←求導
=p(q/1-q)'
=p/(1-q)^2
=1/p

E(ξ^2)=∑ k^2*P(ξ=k)=∑ k^2*q^(k-1)p=p*(1+4q+9q^2+...)
=p*(q+2q^2+3q^3...)'
=p*[q(1+2q+3q^2...)]'←這里可以從上面那個式子知道得:
=p*[(1-p)/p^2]'
=1/p^2
所以
Dξ=E(ξ^2)-[E(ξ)]^2=1/p^2-1/p=(1-p)/p^2=q/(p*p)

EX=np 證明如下
EX=∑kb(k;n,p)=∑k*C(k,n)p^kq^(n-k)
=np∑C(k-1,n-1)p^(k-1)q^(n-1-k+1)
=np∑C(k,n-1)p^kq^(n-1-k)
=np∑b(k;n-1,p)
=np

DX=npq 可用公式DX=EX^2-(EX)^2求出
EX^2=∑k^2b(k;n,p)
=∑[k(k-1)+k]b(k;n,p)
=∑k(k-1)b(k;n,p)+∑kb(k;n,p)
=n(n-1)p^2∑b(k;n-2,p)+np
=n(n-1)p^2+np=n^2p^2+npq
=n^2p^2+npq
所以DX=EX^2-(EX)^2=n^2p^2+npq-n^2p^2
=npq

X～b(n,p)，其中n≥1,0<p<1.
P{X=k}=C(n,k)*p^k*(1-p)^(n-k),k=0,1,...,n.
EX=np,DX=np(1-p).
最簡單的證明方法是：X可以分解成n個相互獨立的，都服從以p為參數的(0-1)分布的隨機變數之和：
X=X1+X2+...+Xn,Xi～b(1,p)，i=1,2,...,n.
P{Xi=0}=1-p,P(Xi=1)=p.
EXi=0*(1-p)+1*p=p,
E(Xi^2)=0^2*(1-p)+1^2*p=p,
DXi=E(Xi^2)-(EXi)^2=p-p^2=p(1-p).
EX=EX1+EX2+...+EXn=np,
DX=DX1+DX2+...+DXn=np(1-p).

上述均是網站搜集的

Ⅶ 如何快速而又准確的計算方差

先求它們的平均數，再用它們的平均數減去它們各個數的平方和，最後再除以6。

Ⅷ 如何計算方差

方差和標准
註：此公式再某些文獻定義中分母為n-1。如，在MATLAB中使用求方差函數var時，
var（x，1）表示除N，而var（x，0）<=>var(x)表示除n-1
樣本中各數據與樣本平均數的差的平方和的平均數叫做樣本方差；樣本方差的算術平方根叫做樣本標准差。樣本方差和樣本標准差都是衡量一個樣本波動大小的量，樣本方差或樣本標准差越大，樣本數據的波動就越大。
數學上一般用E{[X-E(X)]^2}來度量隨機變數X與其均值E(X)即期望的偏離程度，稱為X的方差。
定義
設X是一個隨機變數，若E{[X-E(X)]^2}存在，則稱E{[X-E(X)]^2}為X的方差，記為D(X)或DX。即D(X)=E{[X-E(X)]^2}，而σ(X)=D(X)^0.5（與X有相同的量綱）稱為標准差或均方差。
由方差的定義可以得到以下常用計算公式：
D(X)=E(X^2)-[E(X)]^2
S^2=[(x1-x拔)^2+（x2-x拔)^2+(x3-x拔)^2+…+(xn-x拔)^2]/n
方差的幾個重要性質（設一下各個方差均存在）。
（1）設c是常數，則D(c)=0。
（2）設X是隨機變數，c是常數，則有D(cX)=(c^2)D(X)。
（3）設X，Y是兩個相互獨立的隨機變數，則D(X+Y)=D(X)+D(Y)。
（4）D(X)=0的充分必要條件是X以概率為1取常數值c，即P{X=c}=1，其中E(X)=c。
方差是標准差的平方

Ⅸ 關於方差的計算方法

由於數據的類型不同，方差的計算公式也不相同：

1. 對於連續型隨機變數X(∞,-∞)，若其概率密度函數為：f(x)，那麼方差為：

   Var(X) = ∫(∞,-∞) [x-E(X)]² f(x) dx (1)

   其中E(X) 為X的平均值：E(X)= ∫(∞,-∞) x f(x) dx (2)

   注意：f(x) dx 可以理解為：隨機變數X落在區間(x，x+dx) 上的概率。

2. 對於離散型的隨機變數W，將其分成m組，組中值為：{w1,w2,...,wm}，

   落在第 i 組的概率為：p(wi)，i=1,2,...,m。有了這些鋪墊之後，比照著

   (1)式把積分變成求和：

   Var(W) = Σ(i=1->m) [wi - E(W)]²p(wi)(3)

   注意：f(x)dx = p(wi)。

   (3)式就是你題中的公式。

   其中： E(W) = Σ(i=1->m) wip(wi)(4)

3. 可見題中的公式適用於計算離散型隨機變數方差的公式。

   這個公式和其它的計算方差的公式都是相通的！只是適用

   的場合不同。

Ⅹ 方差的計算方法

方差 [fāng chā]

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審閱專家胡啟洲
方差是在概率論和統計方差衡量隨機變數或一組數據時離散程度的度量。概率論中方差用來度量隨機變數和其數學期望（即均值）之間的偏離程度。統計中的方差（樣本方差）是每個樣本值與全體樣本值的平均數之差的平方值的平均數。在許多實際問題中，研究方差即偏離程度有著重要意義。

方差是衡量源數據和期望值相差的度量值。

中文名
方差
外文名
variance/deviation Var
類型
D(X) 數學（統計學）
研究者
羅納德·費雪（Ronald Fisher）
定義
數據與平均數之差平方和的平均數
快速
導航
定義

性質

種類及計算

期望和方差

示例

公式

統計學意義

最近進展
歷史
「方差」（variance）這一詞語率先由羅納德·費雪（Ronald Fisher）在其論文《The Correlation Between Relatives on the Supposition of Mendelian Inheritance》[1] 中提出。
定義
方差在統計描述和概率分布中各有不同的定義，並有不同的公式。
在統計描述中，方差用來計算每一個變數（觀察值）與總體均數之間的差異。為避免出現離均差總和為零，離均差平方和受樣本含量的影響，統計學採用平均離均差平方和來描述變數的變異程度。總體方差計算公式：

為總體方差，為變數，為總體均值，為總體例數。